តើអ្វីទៅជាការវិភាគខូឡូហ្គោហ្គោហ្គោល។ ការអាននិងការវិភាគ

ការវិភាគខូឡូក។ គឺជារបាយការណ៍ជាមុនdefinite នៃ Google Analytics, សម្ងាត់បន្តិច និង vista prima ។ មិនងាយអាន។ ប៉ុន្តែតោះមើលទាំងអស់គ្នាតើព័ត៌មានអ្វីខ្លះដែលអាចផ្តល់ឱ្យយើង។

ការវិភាគតាមក្រុមនៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រស្ថិតិបង្ហាញពីសំណុំនៃបុគ្គលដែលជាកម្មសិទ្ធិរបស់ប្រជាជនដែលត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈដោយបានជួបប្រទះព្រឹត្តិការណ៍ដូចគ្នានៅក្នុងបុរេdefiយប់។

ឧទាហរណ៏នៃការរួមរស់គឺជាអ្នកដែលកើតក្នុងឆ្នាំដែលបានផ្តល់ឱ្យ។

នៅក្នុងការសិក្សាស្ថិតិមានទំនោរក្នុងការបន្លិចសម្រាប់ក្រុមមុនdefinite, ប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលវាស់វែងបាតុភូតសេដ្ឋកិច្ចសង្គម។

ពីដំបូងវាគឺជាអង្គភាពមួយ (លេខនិងយុទ្ធសាស្ត្រ) នៃកងទ័ពរ៉ូម៉ាំង។ ក្រោយមកវាក៏ត្រូវបានប្រើនៅក្នុងកងទ័ពណាប៉ូលេអុងនិងនៅក្នុងកងជីវពលហ្វាស៊ីស។ ប៉ុន្តែច្បាស់ណាស់ឯកសារយោងដែលគេស្គាល់ច្បាស់ជាងគេគឺជាឯកសារដែលមាននៅក្នុងបទចំរៀងរបស់អ៊ីតាលី ... "សូមឱ្យយើងនៅជិត Cohort យើងត្រៀមខ្លួនដើម្បីស្លាប់ប្រទេសអ៊ីតាលីហៅថា" ...

ប៉ុន្តែត្រលប់ទៅស្ថិតិវិញសហការណ៍គឺ។ ក្រុមមនុស្សដែលត្រូវបានជ្រើសរើសក្នុងចំនួនប្រជាជនផ្អែកលើមូលដ្ឋាននៃចរិតលក្ខណៈដែលពួកគេចែករំលែកក្នុងកំឡុងពេលមួយ.

ដូច្ន្រះក្រុមអ្នកសម្របសម្រួលអាចជាសំណុំមនុស្រសកើតក្នុងឆ្នាំដ្រលផ្តល់ឱ្យឬនៅកន្ល្រងជាក់លាក់ណាមួយ។ វាអាចជាក្រុមមនុស្សដែលរួបរួមគ្នាដោយការពិតដែលពួកគេមានបទពិសោធន៍ទូទៅ។ ឧទាហរណ៍ដោយបានចាកចេញពីក្រុម AC Milan នៅខែសីហា 2018 ។

Cohorts ត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់នៅក្នុងស្ថិតិដើម្បីប្រៀបធៀបរបៀបដែលបរិមាណជាក់លាក់វិវឌ្ឍន៍ទៅជាក្រុមដែលមានលក្ខណៈដូចគ្នា។ 

វិធីប្រៀបធៀបទិន្នន័យអំពីមរណភាពពីជំងឺមហារីកសួតចំពោះប្រជាជនដែលប្រឈមនឹងការបំពុលជាក់លាក់មួយបើប្រៀបធៀបទៅនឹងចំនួនប្រជាជនដែលមិនបានទទួលការប៉ះពាល់ដូចគ្នា។

នេះគឺជាវិធីសាស្រ្តវិភាគដ៏សំខាន់ណាស់ដែលជាក់ស្តែងអាចនាំឱ្យមានលទ្ធផលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍សូម្បីតែនៅក្នុងទីផ្សារឌីជីថលក៏ដោយ។

ដូច្នេះយើងមកដល់ Google Analytics ។

ការបើកមឺនុយចំហៀងទៅនឹងមុខទំនិញសាធារណៈអ្នកនឹងឃើញជំរើសវិភាគខូលដែលបច្ចុប្បន្នកំពុងស្ថិតនៅក្នុងបេតានៅឡើយ។ 

តាមរយៈការវិភាគនេះអ្នកនឹងអាចយល់ពីឥរិយាបថរបស់ក្រុមអ្នកទស្សនាដូចគ្នានិងប្រៀបធៀបវាជាមួយចំនួនអ្នកទស្សនាទាំងមូល។

វិធីប្រើការវិភាគខូបផតថលហ្គូហ្គោល

តាមរយៈការចូលប្រើអេក្រង់វិភាគខូខូលអ្នកនឹងឃើញមុខម្ហូបដែលនឹងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកជ្រើសរើសក្រុមដែលអ្នកចង់រឹតបន្តឹងការវិភាគ។

ការព្រួយបារម្ភរបស់របរ៖

1. ប្រភេទនៃការរួមបញ្ចូលគ្នា។ - នោះគឺវិមាត្រដែលត្រូវបែងចែកជាក្រុមដែលមានលក្ខណៈដូចគ្នា។ បច្ចុប្បន្ននេះមានតែក្រុមតែមួយគត់ដែលអាចប្រើបានសម្រាប់អ្នកប្រើ Google Analytics គឺទាក់ទងនឹងកាលបរិច្ឆេទនៃការទិញ។
2. ទំហំនៃក្រុមវណ្ណៈអភិជន។ - ត្រូវនឹងតម្លៃទំហំដែលអ្នកបានជ្រើសរើសតាមប្រភេទក្រុម។
   1. ឧទាហរណ៍នៅក្នុងការបែងចែកតាមកាលបរិច្ឆេទទិញអ្នកអាចសម្រេចចិត្តថាតើត្រូវបង្កើតក្រុមដោយផ្អែកលើអ្នកប្រើប្រាស់ដែលត្រូវបានទទួលនៅថ្ងៃតែមួយក្នុងសប្តាហ៍តែមួយឬក្នុងខែតែមួយ។
3. ម៉ែត្រ។ - នោះគឺជាអ្វីដែលអ្នកកំពុងវាស់ជាលក្ខណៈប្លែកមួយនៅក្នុងក្រុមហើយអ្នកនឹងប្រៀបធៀបជាមួយប្រជាជនទូទៅឬជាមួយក្រុមផ្សេងទៀត។
   1. ឧទាហរណ៍ប្រសិនបើអ្នកជ្រើសរើស៖
      1. រយៈពេលវេនសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ម្នាក់។អ្នកនឹងឃើញពេលវេលាជាមធ្យមដែលចំណាយដោយសមាជិកក្រុមនៅលើគេហទំព័ររបស់អ្នក។
      2. ់ ភាពស្មោះត្រង់របស់អ្នកប្រើប្រាស់។ផ្ទុយទៅវិញអ្នកនឹងឃើញភាគរយនៃអ្នកប្រើប្រាស់ដែលបានធ្វើការត្រឡប់ទៅជួបក្នុងរយៈពេលដែលបានកំណត់។
4. ចន្លោះកាលបរិច្ឆេទ។ទីបំផុតវាត្រូវនឹងរយៈពេលដែលត្រូវបានវិភាគ។ វាខុសគ្នាយោងទៅតាមតម្លៃដែលអ្នកបានចង្អុលបង្ហាញនៅក្នុងទំហំនៃក្រុម។

គួរកត់សំគាល់ផងដែរថាការវិភាគជាក្រុមអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់អនុវត្តចម្រៀកធម្មតាតាមប៉ុស្តិ៍ឬតាមលក្ខណៈអ្នកប្រើប្រាស់ (ព្រឹត្តិការណ៍ប្រភេទចរាចរណ៍។ ល។ ) ។

របៀបអានតារាង។

ក្រាហ្វខាងក្រោមមានទាក់ទងនឹងឯកសារ។ ភាពស្មោះត្រង់របស់អ្នកប្រើប្រាស់រៀងរាល់សប្តាហ៍ក្នុងរយៈពេល ៩ សប្តាហ៍។

ជួរឈរដំបូងនៃក្រាហ្វតំណាងឱ្យក្រុមរងនិងចំនួនអ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងក្រុមនីមួយៗ។

ក្នុងករណីរបស់យើងអ្នកប្រើប្រាស់ទទួលបានក្នុងរយៈពេលនីមួយៗនៅលើគេហទំព័រឧទាហរណ៍ដែលយើងកំពុងមើលទិន្នន័យ។

ជួរឈរខាងក្រោមបង្ហាញពីការកើនឡើងនៃតម្លៃដែលអ្នកបានជ្រើសរើសនៅពេលអ្នកបង្កើតទំហំក្រុម។ ឧទាហរណ៍ប្រសិនបើអ្នកបានចង្អុលបង្ហាញការកើនឡើងក្នុងមួយសប្តាហ៍អ្នកនឹងឃើញទិន្នន័យសម្រាប់សប្តាហ៍ទី 1 ទី 2 សប្តាហ៍ទី 3 និងបន្តបន្ទាប់។

ជំនួសឱ្យកោសិកាកំណត់តម្លៃដែលត្រូវបានវិភាគ (ជ្រើសរើសម៉ែត្រ) សម្រាប់ក្រុមនីមួយៗក្នុងរយៈពេលនីមួយៗដែលអ្នកបានចង្អុលបង្ហាញ។

ក្នុងឧទាហរណ៍ដែលយើងឃើញថាជាមធ្យមមានអត្រានៃការរក្សាទុកជាមធ្យមរបស់ប្រជាជនទាំងមូលនៃអ្នកប្រើ 4% ក្នុងសប្តាហ៍ដំបូង (មួយនៅសប្តាហ៍ទី 0 ដែលកំណត់អត្តសញ្ញាណនៃក្រុមវណ្ណៈអភិជន) នៃ 1,63% នៅសប្តាហ៍ទី 2 និងបន្តបន្ទាប់។

នៅក្នុងកោសិកានីមួយៗអ្នកអាចរកឃើញតម្លៃដូចគ្នាទាក់ទងនឹងក្រុមដែលបានកំណត់អត្តសញ្ញាណតែប៉ុណ្ណោះ: ពីការប្រៀបធៀបទិន្នន័យនៃកោសិកានីមួយៗទាក់ទងនឹងក្រុមនៃក្រុមផ្សេងទៀតនៅក្នុងកំឡុងពេលតែមួយនិងចំនួនប្រជាជនទាំងមូលវាអាចទទួលបានការចង្អុលបង្ហាញដ៏សំខាន់ទាក់ទងនឹង ឥរិយាបថរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលចូលមើលគេហទំព័ររបស់យើង។

តើអ្វីទៅជាការវិភាគនៃក្រុមចម្រុះហើយតើត្រូវប្រើវាយ៉ាងដូចម្តេច

ជាមួយនឹងការវិភាគក្រុមអ្នកអាចយល់បានកាន់តែច្បាស់ពីឥរិយាបថក្រុមដូចគ្នានៃអ្នកប្រើប្រាស់គេហទំព័ររបស់ខ្លួនទាក់ទងនឹងចំនួនប្រជាជនទាំងមូល។ (អាកប្បកិរិយារបស់វាអាចមើលឃើញនៅបន្ទាត់ទីមួយនៃក្រាហ្វ) ។

តើអាកប្បកិរិយាបែបណា?

• ឧទាហរណ៍តាមរយៈការវិភាគនេះអ្នកនឹងអាចផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតើការផ្តល់ជូន "រយៈពេលខ្លី" យ៉ាងដូចម្តេចខ្លះដល់អតិថិជនដែលទទួលបានបានប៉ះពាល់ដល់អត្រារក្សាទុកភ្ញៀវរបស់អ្នក។
• ឬអ្នកអាចប្រើក្រុមត្រួតពិនិត្យដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើការណែនាំកម្មវិធីថ្មីមានឥទ្ធិពលលើចំនួនទំព័រជាមធ្យមដែលបានមើលក្នុងមួយអ្នកប្រើ (PVV);
• o ផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតើការណែនាំវិធីសាស្រ្តជាក់លាក់មួយនៃការចែកចាយមាតិកាបានបង្កឱ្យមានទំនោរទៅរកការវិលត្រឡប់កាន់តែច្រើនដោយអ្នកប្រើប្រាស់បានស្នើសុំដោយប្រកាសនៅលើហ្វេសប៊ុក។
• លើសពីនេះទៀតអ្នកអាចពិនិត្យមើលគុណភាពនៃចរាចរណ៍ថ្មីដែលបានបង្កើតបន្ទាប់ពីយុទ្ធនាការជាក់លាក់មួយដែលមានគោលបំណងដើម្បីទទួលបានអតិថិជនថ្មីដោយប្រៀបធៀបការប្រតិបត្តិនៃពេលវេលាចុងក្រោយដែលទាក់ទងនឹងប្រជាជនដទៃទៀតក្នុងរយៈពេលដូចគ្នា។